📖 ZKIZ Archives

用金融學視角看問題（2012年08月15日的日記） xuyk

http://blog.sina.com.cn/s/blog_610b154e0102eaya.html
   朋友L擔任本地一家貴金屬交易營業部總經理不久，眼見交易行情不錯，遂想自己開一家這樣的營業部，好幾個客戶也都支持他這麼做。

    昨天，L興致勃勃地來我這，叫我為他起個好聽的營業部的公司名，同時與我再次交流起來。

    「當前，黃金白銀的行情雖說不算火爆，但還算不錯吧，據此你準備開這麼個『賭館』（營業部），撈『賭客』（投機客）一把生意？」我問。

    「是的。」他答。

    「你企圖這麼幹，未必是熱衷於這個行當，只是發現了一個商機，遂想抓住它！是不是？」我又問。

    「差不多是這樣。」

    一、你只憑當前的行情來規劃這個項目，是很片面的。黃金白銀行情大概已經走了3年了吧？這 幾年來之所以那樣火熱，其中有一個很重要的因素，那就是通脹推動的。反過來，通縮則將抑制黃金白銀的行情，通縮是它們的大敵。而現在市場對通縮的預期日益 加重，事實上，宏觀經濟中有些方面已經開始通縮，黃金白銀價格也因此有所回落。所以，等你營業部開張時，也許只能抓個行情的尾巴而已，甚至很可能竹籃打水 一場空！

    二、你 說，由於黃金白銀可以做空，即使行情不好，也還是會有人來做的，因此交易費、跑道費、稅費等等照樣能夠進賬。這個認識是錯誤的！資本有逐利的天性，發現哪 裡有預期收益，就會流到哪裡去。當前黃金白銀行情之所以還沒大幅度消退，那是因為其他金融市場的預期賺錢效應尚未顯現出來，一旦哪個地方出現了越來越明顯 的預期收益，那麼投資（機）資金就會很快地流向那裡，到時你那些黃金白銀投機客也勢必會紛紛湧向那裡。比如，當前的股市極度低迷，但伴隨通縮預期加重，經 濟預期見底，隨之市場就會產生對未來經濟向好的預期，此時市場預期未來的估值水平必將高於現在，於是乎，一輪行情隨時可能呼之慾出，屆時，你能攔住他們懷 揣投機資金跑向股市？股市行情與黃金白銀似乎正好相反的呢！

    其實，貴金屬交易所屬於強週期行當，而其週期長短又始終是不確定的，行情來了，門庭若市，反之，門可羅雀，真可謂冰火兩重天！最近，經常有人來短信或電話胡亂招攬黃金白銀投機客，這恰恰意味著，這波行情離走下坡路還遠嗎？實際上，好像已經在下滑了吧？

    「對於金融領域的問題，不適宜用靜態的供求關係的原理來思考，而應該用動態的預期收益及風險的思想來對待，應該多用一點金融學的思維方法。」我說，「你現在羅列出來的一大堆看多的理由，都是昨天或今天已經發生了的事件記錄，但它們對明天會怎樣毫無昭示作用。」

    我接著說：「還有，辦企業或做生意不能只看多而不看空，應該先看空才是哦。再說，你真正涉入貴金屬交易行業僅僅只有短短的幾個月，連小半個週期都沒經歷 過，身處近期這段時間，所體驗到的很可能只是一把牛尾熊頭的行情罷了，便想當然地以為行情一直會這樣持續下去，於是急著想另立山頭自己搞營業部，並且一味 地想著怎麼怎麼好，似乎毫無風險存在似的，這可是很危險的吶！要知道，市場經濟中沒有再比金融領域更凶險的地方了啊！」

    「這樣的營業部開張大概需要50來萬元吧，運行中還需連續不斷地增加各種費用和開支，倘若行情不妙，這些投入即刻打水漂，化為沉沒成本，覆水難收！」我最後提醒L說，「倘若你能夠首先考慮風險的話，那麼是否換個金融學視角來看問題呢：不妨把這一大筆錢視為投資資金，想想投放到哪裡，可使風險更小、更安全，而預期收益又更為確定，同時可儘量避免造成沉沒成本，這樣的投處有沒有，它在哪？」

    「讓我再好好想想！」L若有所思地點點頭。

股票投資，不是金融學，也不是會計學 天地俠影

http://blog.sina.com.cn/s/blog_55afa4bb01013oap.html
投資，不是金融學。

大眾投資者，可以不瞭解銀行和保險的運作，可以不看好銀行業和保險業的投資。作為市場的參與者，大眾投資者一樣有權利對銀行和保險品頭論足。股市裡，沒有班門弄斧這一學說，誰能說，自己就是股市裡的魯班，其他人就是小木匠？

投資者，只在意發現，哪些企業能為大眾股東賺錢，哪些企業只是為企業內部的人士賺錢。

投資，不是會計學。

投資者，需要懂一點會計知識，但是不需要掌握會計做帳的技巧。投資者，只在意企業真實的賺錢能力，而不是財務報表上那個偶爾經過會計之手美化的利潤數字。會計，如果有天生的投資優勢與投資天賦，那麼他們壓根也不用做會計這數字的工匠了。

就投資而言，專業會計，更多的時候，他們往往是投資者真正的敵人，而遠遠談不上是投資者的朋友。

投資的專業與業餘

金融人士，會計人士，並不能代表自己就是專業的投資人士。專業和業餘，不過是投資者對投資道德與投資素養的不斷追求。

企業，股票，千差萬別。股市，不單單只有銀行與保險；投資，也更不是會計名目下的報表投資。

投資世界，我只喜歡做一棵倔強的野草，一棵什麼都不是的野草！

與喜歡、熱愛、立志於股票投資的野草們共勉！

房價和房產稅的金融學之解 xuyk

http://blog.sina.com.cn/s/blog_610b154e0102epa7.html
昨天一位博友發表了一篇講到房地產的文章，引起了大家一番討論與交流。討論的核心問題是：房價是不是由供求關係決定的？

   有的朋友認為：房價上漲是因供給不足，「供求關係」是根本原因，所以增加供給，房價可降。

   有的認為：房價上漲是「預期收益與風險」決定的，「供求關係」不適用於房價問題，所以要用金融手段——建立房產稅制度，來降房價。我是持這一觀點的。

   如果房價真是由供求關係決定的，那麼十幾年來，一方面不斷大量增加供給（供給增加），另一方面又竭力限制購買（需求減少），為什麼房價反而越漲越厲害呢？即使空置房越來越多，交易量大大萎縮，怎麼也不見房價下跌呢？

   顯然，普通商品的「供求關係」這一經濟學原理解釋不了這個現象了。

   現在的房子除了滿足居住需求外，越來越成為了重要的投資品，其金融資產屬性似乎遠遠大於商品屬性。買房子是為了以後能夠升值，這房子就變成了金融資產。而對於任何金融資產，決定其價值的根本力量是「預期收益與相應風險」，而不是「供求關係」，其定價是預期收益與風險均衡的結果。只要人們預期房子會漲，房價就難以下跌，不管供應充足與否。

   房產稅為什麼對房價具有抑制作用呢？

   你先拍拍腦袋設想一下吧，假如每年要繳納5%的房產稅，還會有那麼多人去買那麼多房子嗎？有多余房子的人恐怕連拋售都來不及呢！

   現用文縐縐的金融學原理來作類比解釋：現在不是要推出股票期權交易了嗎？你買房不就是看好它未來的升值嗎？那好，我們不妨把房子看作是一隻股票的看漲期權，每年繳納的房產稅就相當於是這只股票向外分紅。由於分紅會降低看漲期權的價值（這是因為股票價值等於其預期未來全部現金流的現值總和，分紅就是將其中一部分以當前價值兌現，結果便降低了股票價格），隨著分紅數量連年累積增加，這份看漲期權的價值也就會越來越低，這也就意味著房子的價值隨著繳納房產稅勢必下降，從而促使房子投資人預期收益下降，最終房價也就受到抑制了。

   說到這，我突然想起巴菲特的伯克希爾·哈撒韋公司的股票。巴菲特很喜歡收到紅利，但他自己卻極不願意向外分紅，這是因為如他所說：「我們不分紅，因為我們認為我們能夠將我們賺到的每1元錢去賺更多的錢。」結果他50年不分紅，使得他公司的股價翻了1萬多倍，高達15萬美元一股，成為世界上最昂貴的股票，讓所有股東儘可能地獲得最大收益，伯克希爾·哈撒韋公司也成為了世界上最有價值的公司之一。

   當然，中國房地產問題絕非這麼簡單，它極其複雜，已經不單單是個經濟領域裡的問題了。這裡我只從金融學一個狹窄的角度來說說而已。

「金融學最核心的問題就是資產定價」

http://www.infzm.com/content/95353

法馬的「有效市場」理論不是一個告訴你該怎麼賺錢的理論。它只是說，資本市場當下形成的價格，是理性人利用現有信息把該賺的錢都賺過了之後的結果。

席勒認為人的行為經常是非理性的，今天賺了很多錢，明天后天就會越來越膨脹，今天的漲跌一定程度上會影響明天的價格。

恰好在來北京的前一晚，我參加了本屆諾貝爾經濟學獎得主之一席勒的慶功會。三位獲獎學者中，我最熟悉的正是席勒。1980年代在耶魯大學讀書時，他是我的老師，現在我是他的同事。

這三位之中，席勒因為曾經訪問過中國多次、做過很多演講，在中國算是最有名氣的了。不過和一般人想像的不同，我所熟悉的席勒其實很害羞也很嚴肅，慶功會上，作為絕對主角的他，話都沒說幾句，「太突然了，不知道怎麼講。我越講越沒有邏輯，還是停下來不講了吧」。

但席勒還是跟同僚們分享了一些有趣的細節。得知獲獎是在週一的早晨，剛剛洗完澡的席勒接到一個電話，讓他出來一下，隨即就聽到了門鈴聲，兩個攝影記者長槍短炮地等在了門口，這時電話裡的人才告知了喜訊。諾獎委員會一直是這樣安排的，目的是讓記者能在現場把獲獎者被告知獲獎的瞬間拍下來。

「完全沒想到。」席勒一再強調。不過，在我們這個圈子裡的人看來，他得諾貝爾獎是遲早的事情。

一句話來概括席勒最大的貢獻，那就是他向人們展示了資本市場很多時候是非理性的，相關論文最早的一篇發表於1983年，對於讀到經濟學金融學博士學位的人來說，絕對的必讀之文。那篇論文雖然有其值得商榷的地方，但他把問題提出來了，就是股票價格的波動程度太高，多到無法用未來紅利來解釋清楚。如果不是市場參與者的非理性所致，那又是什麼所致呢？

如果想具體闡述席勒的學術觀點，必須先來介紹一下另一位獲獎者法馬及其學術貢獻。

法馬最著名的「有效市場」理論堪稱金融經濟學最基本的、奠基性的假設。自打1970年提出這個假設，四十多年，我們這個領域成千上萬篇論文都是基於這個假設寫出來的，影響巨大。

從教二十多年來，我一直試圖用最簡單的辦法讓學生更好地去理解這個著名的假設：假定所有參與資本市場的人是理性的，那麼股票、債券、房地產等資產當下的價格就已經把所有相關信息都反映進去了，因為所有能幫助賺錢的信息肯定已經被利用完了。資本市場總體上是有效的（偶爾有差錯），不要指望通過分析公開信息來獲得額外的賺錢機會。

席勒的研究證明的恰好是一個完全相反的結論——因為人的行為經常是非理性的，所以資產價格也很容易非理性。他研究了美國過去一百多年的數據，指出如果理性分析公司利潤等信息，其股票價格不應該上下波動那麼厲害，而實際上美國卻出現過諸如互聯網泡沫這樣的時期。這項研究從屬於「行為金融學」。

資本市場究竟是有效還是無效，有沒有更為嚴謹的測量驗證方法，第三位獲獎學者漢森，發明了這樣一種統計學工具，名叫廣義矩量法（GMM）。

毫無疑義，理論意義最大的還是「有效市場」。這個理論的出現，就好像給大家明確樹立了一個靶子，幫助判斷射擊的準確性一樣，為相關研究設立了基本框架。這樣，即使你想打倒「有效市場」理論，你知道要打倒的是什麼。

因此，即便是席勒研究結論完全相反，是質疑資本市場的有效性，但在相當程度上也受益於法馬的研究，沒有法馬「有效市場」的奠基，大家可能很難理解席勒所做的研究。

普通讀者看到這裡可能會有一些疑惑，諾獎委員會給出的獲獎理由是他們三位對「資產價格」研究的貢獻，這跟我剛才提到的三位最大的貢獻——「市場有效還是無效」——是什麼關係呢？

其實，是一回事。金融學最核心的問題就是資產定價，因為資產價格定得好不好，影響到整個社會的資金配置是否合理。如果價格弄錯了，就像互聯網泡沫，一些資金就錯誤轉移了，就會錯配，會嚴重浪費社會資源。

資產價格的合理和對錯，是判斷市場好不好、有沒有效、應不應該由市場配置資源的關鍵。所有金融學和整個關於市場經濟學的研究，到最後都聚焦在價格是合理還是不合理，是把所有的相關信息正確反映進去了，還是錯誤地或者只是部分地反映進去了，也在相當程度上決定了我們所信仰的市場是有道理的還是站不住腳的。

過去幾十年來，關於資產定價出現了很多不同的理論和學說。法馬的「有效市場」和席勒的「行為金融學」，就是關於資產定價的不同理論框架，而漢森的GMM提供的就是工具框架。

作為同一領域的學者，我恰好跟他們三位都打過交道，三位還有一個共同的特點就是，都很害羞很嚴肅，基本上沒有嘻嘻哈哈的樣子，總是在思考自己的學問。席勒笑起來也是一副認真的表情；漢森我幾乎很少看到他笑的樣子，總是在想著他做的研究，投入其中拔不出來；法馬很少參加學術會議，非學術會議更加不會去。

三人中，出現在電視上和公共演講場合最多的是席勒。他曾經跟我提及，代表作《非理性繁榮》出版後，很深的感受就是，相對於寫純粹的學術論文，針對大眾寫一些書意義更大，是一種不同的對社會做貢獻的方式。

三位的理論能夠直接幫助投資嗎？能夠預測嗎？答案應該是相對否定的。

我一直跟學生說，法馬的「有效市場」理論不是一個告訴你該怎麼做的理論。它只是說，資本市場當下形成的價格，是理性的人利用現有信息把該賺的錢都賺過了之後的結果。於是，未來的資產價格走向就很難預測了，因為未來的價格波動只能受到未來的信息和事件的影響。

當然你仍然可以去研究信息和價格，但是你要更勤奮，而且要趕緊，你發現的信息和機會，可以一天五天不反映到價格里面，但絕對不會一個月、半年都不反映到價格里去。

反過來，席勒的研究倒是和預測有一定關係，因為他認為人的行為總是非理性的，今天賺了很多錢，明天后天就會越來越膨脹，今天的漲跌一定程度上會影響、會幫助預測明天的價格，就像北京、上海的房地產市場一樣。

席勒要驗證的「非理性」在中國實際上更能夠得到支持，他也覺得美國的資本市場在絕大多數時候是非常有效的，美國市場在信息透明度、市場參與者的理性度方面要遠遠高於中國。正因為此，研究市場「非理性」的席勒倒是十分理性地選擇了指數基金，所以多年來他也並沒有從資本市場上賺到多少錢，他理性地認為自己是賺不到錢的。

即便在市場有效度相對更高的美國市場，席勒也在2000年之前預測了美國互聯網泡沫破滅、2007年之前預測了美國房地產泡沫破滅，不管是在美國、日本、歐洲還是在中國，房地產、股票泡沫最終都會破滅的。

有一點，也是我特別希望中國的中等收入階層知道的：從2007年到2010年金融危機期間，美國最富的十分之一家庭財富平均增長了2%，但是中等收入家庭的財富平均縮水接近40%。原因正是中等收入家庭的主要財富是放在房地產上的，最富家庭的投資分散在房地產、股票、債券等各個領域。金融危機期間量化寬鬆政策一個接一個，受益最大的是股票和債券市場。今天中國的絕大多數家庭跟美國中等收入家庭的投資組合是一樣的，都是壓在房地產上面的。一旦房地產泡沫破滅，中國家庭受到的衝擊會是巨大的。席勒說過，難道中國的房地產泡沫會結局不同？

（作者現任美國耶魯大學管理學院金融學教授、清華大學社會科學學院千人計劃教授。本文由南方週末記者王小喬採訪整理。）

「現在要分散投資，像李嘉誠一樣」 訪耶魯大學金融學教授陳志武

http://www.infzm.com/content/99698

人民幣在短期和中期內會更多呈現貶值的趨勢。

必須要有一些分散投資，就像李嘉誠一樣。

美國的經濟已經不是處於復甦階段了，不管是從資本市場還是GDP來看，都已經超過了金融危機之前那個高峰點2007年的水平，美國經濟已經處於上漲通道。

可能到2014年年底，美國量化寬鬆的貨幣政策就基本上告一段落了，估計到明年年初會慢慢推出加息政策。這樣一來的話，廣東、江蘇、浙江這些以出口為主的地區將有更多的出口美國的機會。

2014年4月9日清晨，下完細雨後的博鰲放晴了。

亞洲論罈酒店咖啡廳，海風挾帶著潮水的氣息撲面而來。海灣遠處，跳躍著銀燦燦的微波細浪。

這是博鰲論壇的第二天。場外，安檢排起了漫漫長龍；場內2000名來自全球的政、商、學界領袖們，在中國規格最高的論壇組織碰撞暢談。博鰲酒店的名利場裡，杯碟相碰，彷彿三江入海口遙遠的漲潮聲。

耶魯大學金融學教授陳志武是第三次參加博鰲論壇，每次論壇主辦方都給他設定幾百字的命題，今年的關鍵詞有兩個：改革、創新。

新一屆政府的改革藍圖正在不斷清晰，然而願景雖美，近憂不斷。今年開局以來，多項宏觀經濟數據顯示中國經濟正在遭遇更大的挑戰。在經濟轉型關鍵期，中國企業該如何應對？對此，陳志武接受了南方週末記者的採訪。

中國應該利用更多的社會資本

美國是接下來的主要火車頭

中國的互聯網金融比美國更活躍

行為金融學，邏輯和數據分析如何讓你的證券研究入木三分 億利達

http://xueqiu.com/2164183023/28794713
李迅雷 海通研究

      首先聲明，本人讀書不多，尤其是理論、學術類的，只是從事研究管理業務整整20年，見過很多研究方面的天才和庸才，有些感悟，分享給大家，偏頗之處，請指正。

專業的分析師應該避免分析邏輯庸俗化
       一次參加某個會議，發現一個老太太在發表她對嘀嘀打車的觀點：「這種叫車服務應該禁止，因為我們老年人在路上都打不到車了。」這是以個人利益受損與否來評判一項新服務的好與壞，顯然是不客觀公正的。嘀嘀打車這項服務內容實際上對於大部分人而言，都是受益的，它提高了信息的充分度，從而減少了交易成本。

      接下來大家又開始聊投資理財的話題，有人想聽我的觀點，我回答說：現在應該把房子賣了，然後買房地產股。老太太不屑地回應：「如果房價跌了，那房地產股同樣也會下跌啊！」大家會心地笑了起來，意思是我就是個書呆子。現實中，類似的這種通俗邏輯司空見慣，你不能說它錯，但如果我們專業的分析師也習慣於用這種邏輯思維，則要出人頭地就很難了。

      其實，我之所以提出這樣一個投資建議，至少是基於三點理由：1、流動性角度，實物資產流動性很差，一旦出現下跌，往往很難按現價及時賣出，故房屋比房地產A股的流動性風險大很多；2、資產配置角度，目前中國居民的資產配置中，作為實物資產的住房的配置比例大約超過60%，遠高於成熟市場和其他新興市場，處於超配狀態，故應該減持實物資產，而增加金融資產；3、估值角度，目前住宅的租售比（也相當於股息率）大約在2.5%左右，而像萬科那樣的房地產股的股息率應該超過5%吧。房地產股下跌已久，至少已經部分反映了投資者的悲觀預期，而房價卻高高在上，故持有房地產股比持有房屋相對安全。

      當然，你也可以提出更好的資產配置方案，但至少我的建議與中國人當今普遍的資產結構相比，應該是一個更靠譜的改善。分析師畢竟是專業人士，不能養成像菜場大媽式的思維習俗，不能像她們所陳述的理由那樣認為CPI被低估了、房價永遠不會下跌。

      再舉一個例子，我發現不少行業分析師都喜歡講上市公司的生產技術如何領先，似乎是推薦的一個重要理由。但一個看似木訥而業績一直很好的基金經理告訴我，他不懂專業技術，所以，他往往認為上市公司的人給他講技術如何領先，是忽悠。中國做大的企業，哪一個是靠技術領先？華為、騰訊、萬科、平安為何都在深圳，都不是靠技術。對於新興市場，公司治理水平普遍低下，因此，確實應該去研究公司很做大的本質原因。中小公司都喜歡講它們的技術如何有獨特性和優勢，但為何做不大呢，為何業績上不去呢？因為中國企業的大多用的是仿製技術。

      很多年前我就講過，做管理的要求同存異，而做研究的，則要求異存同，避免分析邏輯雷同化。

      此外，分析師要注重訓練形式邏輯的演繹能力。東方人的抽象思維能力確實落後於西方人，這也就是東方文明歷史雖然悠長但科技進步卻緩慢的原因。中國人的特點是形象思維發達，邏輯思維偏弱。這可以從文字起源說起。漢字起源於象形文字（甲骨文、金文是象形文字），雖然目前已跟原來的形象相去甚遠，但仍屬於表意文字，音、形、意相互聯繫，為形象思維提供了方便的工具。歐洲各種字母的共同來源，是希臘字母孳生的拉丁字母和斯拉夫字母，希臘字母則由腓尼基字母演變而來，而腓尼基字母則是公元前15世紀在古埃及人創造的一種象形文字「聖書字」基礎上產生的。可見歐洲文字與漢字的起源都是象形文字，但前者經歷了多次創新轉型，已經脫胎換骨，完全沒有了象形文字的痕跡，語法、邏輯性、抽象性都很鮮明。後者原來沒有系統的語法，沒有標點符號，動詞沒有時態，名詞沒有陰性、陽性、單數、複數之分。

      因此，從文字的演進再結合中國人的思維和行為實例，大致可以看出，東方傳統思維的特徵大體是歸納能力強，邏輯演繹推理弱，辯證邏輯能力強於形式邏輯；注重局部與個案經驗，忽視整體思維，缺少理論框架。從表意文字到寫意繪畫，再到如今給予新股、創業板、新興產業或偏遠地區上市公司較高的估值，這之間是否有一定的內在聯繫呢？

      再舉一例，我經常看各級政府和各類企業的工作報告，報告中每年都雄心勃勃地提出要實現ABCDE五大目標，既要怎樣，又要怎樣，充滿了辯證思維的哲理。但問題正是出在這裡，如果A與B之間是正相關的，但B與C負相關，D與E又是負相關，請問這五大目標能夠同時實現嗎？辯證思維的極端就變成了詭辯。這也可以解釋為何我們的五年規劃中一些結構性指標總是每次都提，卻每次都完不成的原因。

數據為王——細節決定成敗
      在過去5年中，我陸續對一些與宏觀經濟結構相關的數據提出了質疑，比如中國的城鎮化率究竟是多少？實際上你可以計算農村化率，因為從理論上講，城鎮化率=1-農村化率。而在計算農村化率的過程中，你又會發現中國從事第一產業勞動的人口與官方的統計數據嚴重不符，即實際農民數量大約被高估了近一個億，由此又可以對未來城鎮化對經濟增長的作用做一個與眾不同的分析。

      實際上，對中國經濟數據的質疑，一般是因為有些現象讓你困惑，比如，農村的人經常說，現在幹農活的三個農民，年齡加起來200歲，那麼，這其實就可以成為推算中國農民真實數量的參考依據了。再如，貨幣供應量的大幅增長遠超居民收入的增長，而中國居民對奢侈品的超高消費能力，又與公佈的可支配收入水平不相符合。你可以從澳門博彩業的收入增速變化，去尋找它與GDP或固定資產投資增速之間的相關性。你可以從固定資產投資過程中的跑冒滴漏現象出發，依賴一些真實的數據，如粗鋼、水泥的使用量，來計算固定資產投資規模究竟被高估了多少。你也可以研究官方統計年鑑中的國民經濟平衡表中的相關數據，利用數據之間的勾稽關係，來推算中國居民可支配收入被低估了多少。

      數據的深度挖掘，數據的分解和利用各種工具進行處理，都有利於提高你的研究報告深度。有了數據作為支撐，任何似是而非的定性分析就顯得蒼白無力。比如說目前主流觀點認為中國的城鎮化，尤其是戶籍城鎮化比例很低，故房地產行業依然將保持長期繁榮。但有誰統計過，究竟多少農村轉移人口將會在城裡買房呢？在房價多少的情況下，他們買得起房？未來就業在地區間的分佈結構將怎樣？

      簡言之，做研究需要把握三個度：高度、深度、角度，但這只是一篇好報告的基本架構，其內容還需要細節去充實，完美的細節才會真正讓人拍案叫絕。

要學會系統思考——「今年是最關鍵的一年」不符合邏輯
      每逢新年伊始，領導做工作報告，總是會強調：今年是最關鍵的一年，或者今年是最困難一年，似乎今年大家要是扛過去了，則今後就可以邁向康莊大道。但如何來證明今年是「最關鍵」的一年呢？這需要給定一個時間序列，從過去到未來。單從歷史數據看，就基本可以否定今年是最關鍵一年了，因為「最關鍵」的只有一年。當然，領導有領導的管理藝術，年年都是最關鍵，無非是讓大家知道他的難處，也暗示大家一定要聽話，眾志成城、攻堅克難。

      而在我們的投資圈裡，也經常可以發現有這麼一兩個經常會語出驚人的哥們。比如在技術分析盛行的年代裡，經常有人說，明天是最關鍵的一天，如果放量再跌，則形成死叉，則熊途漫漫，應該清倉離場。而在當今技術分析已經被淡忘的時代，同樣也經常出現危言聳聽的結論。如前段時間市場突然被告知超日債不能兌付，這應該是債券市場長年來第一次出現的違約事件，於是有人就撰文，推導出中國將面臨再一次的錢荒，建議清空股票。且不說這結論是否正確，就邏輯而言，雖然有點誇張了，但確實又得到不少人認同。這是為什麼呢？

      因為人兼有理性與情緒的雙重性，故在預測過程中經常犯了一些很簡單的統計學常識性錯誤，即在多因子分析中，給了「今天」發生的因子過大的權重，過度依據目前的狀況來推測未來。中國有很多典故來描述人在認識事物上的缺陷，如坐井觀天、一葉障目、刻舟求劍、「不識廬山真面目，只緣身在此山中」等。說明人是知道自身在認知上存在的這些缺陷，但卻很難克服這些缺陷。經濟學理論的前提是把人當作理性動物，但人卻又有感性的一面，即便是經濟學家本身也不例外。這也是為何現實中時常會出現「集體誤判」的原因，大到暴力革命，小到股市裡的「黑色星期一」，或以為「天降大任於斯人也」，便揭竿而起，卻往往寡不敵眾；或以為大禍臨頭，無論是911還是次貸危機，都引發股市恐慌性暴跌，但過段時間後，股市卻填補了缺口，還屢創新高。

      此外，思維定勢的存在，也會導致分析過程的簡單化。如對於中國經濟發展趨勢，最主要的影響因素是什麼？過去是投資，今後呢？有人認為還是投資，而投資由政府來主導，故結論是中國經濟未來還是可以保持高速增長。這種分析理由在過去30年看，似乎是正確的，但即便看似正確的分析，實際上也是不夠深入的。因為投資高增長要維持下去的前提是不斷要有新的資本來源，來源無非是兩部分，一是所投資項目創造的現金流，二是財政收入與舉債。從目前的投資狀況看，項目所創造的現金流越來越少，隨著政府債務的增加，其舉債規模上也得有所約束。尤其是民生方面欠賬太多，老齡化問題意味著政府財政已經到了還欠賬階段。

      又有人說，中國地方債不是問題，因為中央政府的資產負債表還不錯。但問題是，即便債務端沒有問題，你能保證資產端也不出問題嗎？即便利率不再上升，你能保證匯率不貶值、熱錢不流出嗎？

      所以，一定要學會系統性思考的習慣，建立自己的分析框架。思維決定一個人的行為，如果思維有問題，則行為失當的概率就大增，所以，思維會決定你的職業前景乃至命運。古代的科舉制度，儘管有其不合理的地方，但畢竟能夠推行近千年，肯定有其合理的一面。即一篇命題作文，是可以反映出你看問題的視角、分析方法和系統思考能力，還有主次輕重的段落佈局能力。

多從行為學角度去分析金融現象：別讓人家罵你書呆子
      雖然本人迄今沒有完整讀過一本行為學方面的書，但這並不妨礙我去分析市場行為和投資者心理。牛頓在1720年炒股賠錢後曾說：我可以計算天體運行的軌道，卻無法計算人性的瘋狂。可見，對人類行為的預測要比對自然物體運動軌跡的預測困難很多。古典經濟理論中假定人的行為是理性的，供給和需求都是可以通過一般方法來獲知的。但實際並非那麼簡單，尤其在金融領域，對人類行為的預測要比對自然物體運動軌跡的預測困難很多。為此，以心理學和經濟學或金融學相互交叉的學科：行為經濟學或行為金融學就出現了。如2013年的經濟學諾獎獲得者之一，就是研究行為經濟學的耶魯大學的席勒教授。

      很多分析師做市場趨勢預測，其結果往往與現實的差距很大，原因在於分析師總是依據市場在理性波動區間，而事實上，市場波動的最高點與最低點，都是參與者非理性行為的結果。貪婪和恐懼都是投資者的兩大特性，故市場的波動，又是投資者的群體行為所致，於是又有了「群體動力學」的學說，群體動力理論是德裔美籍心理學家勒溫（Kurt.Lewin1890-1947）創立的，該理論認為：人的心理和行為決定於內在的需要和周圍環境的相互作用。其行為公式是：B＝f（P,E）。其中，B表示行為，f表示函數關係，P表示個人，E表示環境。

      儘管當今有行為學的諸多理論和書籍，但藉此來預測市場，還是很難提高準確度的。不過，這些理論至少可以讓你明白一點：人是有情緒的動物，則市場一切皆有可能。比如，我曾經經歷過1993-95年的國債期貨，當時有一個品種叫319，是以92年發行的五年期國債作為標的，93年其現貨價格最低跌到80多元，而其對應的期貨品種，最高價漲到95年的200多元，這是導致國債期貨最終關閉的直接原因，而非327事件。一個國債價格可以有如此大的波動，說明在人類的情緒驅動下，可以讓鳥潛水、讓豬飛起來，且從當時特點條件看，這兩個極端都是可以得到合理解釋了。

      重陽董事長裘國根曾經說，投資是反人性的遊戲。因此，最成功的投資，就是應該在人類最瘋狂或最脆弱的一刻，反向操作。當然，你不知道何時為最，故只能作次優選擇。而作為分析師，我看到的普遍現象是大家推薦股票的時點，往往與市場的情緒契合，為何不能做到反向推薦呢？

      這兩天跑了十幾家機構客戶，聽到他們普遍都接受了某家上市公司主動上門交流。且不論該公司的實際情況如何，陳述是否真實可信，預測是否靠譜。但能夠肯定的是，這家公司的此舉是有目的的。作為分析師，除了根據公開披露信息做分析外，還要去認真研究上市公司的行為。資本市場充滿了各種陷阱，分析師應該做的是告訴客戶：藍海在哪裡，陷阱在哪裡，而不是被人當槍使。1895年，心理學家弗洛伊德與布羅伊爾合作發表《歇斯底里研究》，弗洛伊德著名的「冰山理論」也就傳佈於世。1932年，海明威在他的紀實性作品《午後之死》中，第一次把文學創作比做漂浮在大洋上的冰山，他說：「冰山運動之雄偉壯觀，是因為他只有八分之一在水面上。」

      因此，一篇報告要入木三分，就必須去根據露在水面之上八分之一的冰山漂移特徵，去挖掘研究水面之下冰山的八分之七部分，這才是價值所在。

要給點意見或者評價再轉發啊！避免生搬硬套。投資有風險 據此操作 風險自負

金融學研究的本質 dcwbr

http://xueqiu.com/6133224585/29478453
簡單來說就是錢賺錢變得更容易，貧富差距不斷擴大。完成原始資本積累後，就一躍拉開了與普通勞動者的差距。
@不明真相的群眾

zz:許多人都做過的一件事，就是把自己省吃儉用節省下來的幾千塊錢拿來買股票，或者把自己銀行裡的幾十萬存款轉投基金，或者家裡貸款200萬買套房子，當然這個價錢肯定不是北京上海的房子，然後過了幾年，房價漲到300萬，轉手賣掉，不算通脹和交易手續費，淨掙了100萬。

人們做這些投資的目的很簡單，就是希望錢能生錢，自己就能變得更富有，生活就能更好。這些投資出去的錢，最後大部分都彙集到發行股票的上市公司手中，上市公司有了這些來自千千萬萬投資者的錢，就可以擴建廠房，投入研發，利潤增長，掙來的錢一部分還給投資者，一部分發給工人和高管，一部分留作自有資金以備以後再投資。社會上的錢就不斷從投資者的手裡流入到企業家手中，一部分分流到為企業家幹活的工人手中，剩下的大部分再流回投資者手裡。投資者手裡的錢多了，他們就被叫做資本家，他們手裡的錢也被叫做資本。

金融學研究主要就研究兩個東西，一個是投資者（或者叫資本家）到底應該花多少錢買這些股票、基金、債券、房子或者其他衍生品：資產定價；另一個是企業家應該如何利用、分配和歸還投資者（或者叫資本家）的這些錢：公司金融。

從兩百多年前亞當斯密寫《國富論》開創經濟學以來，這個學科就一直圍繞著錢（或者叫資本）如何在社會中流轉。經濟學誕生的根本就是研究如何讓資本的流轉使得社會更加富有，從而全社會的人民生活得更加充實。後來馬克思又寫了《資本論》，認為彙集了投資者錢的資本家會儘可能地剝削工人，所以這種資本的流轉最後只會讓財富集中在資本家手中，而不會使全社會人們更富足。最後受剝削的工人們就會起義，推翻資本家的剝削，所以資本主義終將滅亡。

兩百年過去了，資本主義沒有滅亡，馬克思的理論在全世界也幾乎沒有了任何市場。連堅定信仰馬克思的最大的社會主義國家——中國——實際走的都是資本主義的道路：市場經濟、保護資本家權益、所有權與經營權分開。今天哪個經濟學家再提馬克思，都會被人們恥笑。經過這兩百多年的發展，經濟學本身也變得千奇百怪，不再單純研究資本。凱恩斯、哈耶克開始研究政府干預，弗裡德曼繼承衣缽開始研究貨幣，薩繆爾森把經濟學引向了數學，科斯、諾斯開始研究制度，貝克爾認為經濟學什麼都可以研究，變成了經濟學帝國主義。原先單純資本的那一支，演變成了金融學，專門研究公司金融和資產定價，或者具體地說，公司怎麼保證股東價值最大化，投資者在資本市場上採用什麼樣的投資策略掙錢。一言以蔽之：金融學研究如何掙更多的錢。它背後的基本假設是，因為能掙更多的錢，資本家才更願意把錢源源不斷地投到資本市場，企業從資本市場融到這些錢才能進一步擴大生產、投入研發，經濟才能不斷增長，全社會的人們才能越來越富足。所以，金融越發展，經濟也就越發展，社會福利也就越提高。兩百多年來，經濟學家和後來的金融學家們，都堅定不移地相信這一機制。

然而直到最近，法國有位天才的年輕經濟學家叫Thomas Piketty，因為最近寫了一本重新關注「資本」的書而聲名鵲起，一躍超過長期以來的世界權威經濟學家們，並且打破了人們對於這一機制的篤信。Piketty其實不是一夜暴富，早在他讀博士期間，曾經和當今世界上最火的經濟學家、MIT的首席經濟學教授Acemoglu是同窗。那時Piketty天才的光輝讓Acemoglu黯然失色。後來Piketty在22歲時即取得博士學位，成為當年最熱門的經濟學博士，直接被MIT聘為助理教授。然後他在MIT待到25歲，忽然覺得美國的經濟學研究的都不再是本源的經濟學了，整天都在玩弄數學模型。雖然他本人是數學背景出身，但跟大部分經濟學家不同，他不相信經濟學應該由數學主導。於是他毅然離開了MIT，回到了法國，創立了巴黎經濟學院，大概是由於法國人文化上的封閉，以及遠離了經濟學學術的最中心——美國（或者說是波士頓），他從此很少再被人提及。

而今，Piketty帶著耗時十多年收集數據完成的一本書重新回到了經濟學最中心的舞台。這本震撼世界的書叫《21世紀的資本》（Capital in the 21st Century），最初是法語寫成的，去年在法國發表，波瀾不驚，一向自由散漫的法國人壓根沒當回事。今年初被翻譯成英語，突然之間引起了全球政要、企業家、經濟學家的巨大關注，彷彿經濟學研究一下子又重新回到了它的本源：資本。Piketty的書通過大量的數據顯示，這兩百多年來，資本家單純通過資本來「錢生錢」的速度越來越快，已經大大超過了經濟增長的速度。而如果你用經濟總量除以總人口，就是人均收入。也就是說，資本生錢的速度已經大大超過了人均收入的增長速度。這種差距在兩次世界大戰後有過短暫的縮小，但隨後很快又回到資本和收入增長差距不斷擴大的趨勢中。世界經濟的發展正如馬克思預言的那樣，資本越來越集中在資本家手中，收入差距越來越大，全社會的人民並沒有更富足，工人在不斷受資本家剝削。事實上，即使是在最「資本主義」的美國，兩年前人們也終於按捺不住，開始了浩浩蕩蕩的「佔領華爾街」運動。

Piketty的書之所以有這麼大的反響，是因為它用確鑿的數據和事實證明，資本家（或者叫投資者）「掙更多地錢」，並沒有使經濟向人們預想的良性軌道發展。當今金融學研究的本質，實際就是在研究如何讓社會財富更加不平衡，如何使資本增長速度與人均收入增長速度間的差距更大。金融學者們做的工作，也許從某種意義上說，就是如何讓社會貧富差距更大。但他們的論文題目往往被賦予了更科學的名字：期權定價、股票收益預測、投資組合管理、股東價值最大化......

你是某家工廠的工人，或者某家服務公司的員工。你寒窗苦讀十多年找到了今天這份工作，在北京或上海跟別人合租了一套不大的房子，省吃儉用地在攢錢買房子。之後你工薪階層的父母可能會拿出畢生積蓄再贊助你幾十萬或者幾百萬，幫你付了首付，你開始了按揭買房，每個月從不多的工資中拿出兩三千塊錢還房貸，開始了三十年辛辛苦苦的房奴生活。

你大學或中學時的同學是個富二代，也許學習不怎麼好，但家裡因為歷史上的某些原因積攢了不少錢，有好幾處房子，隨著近十幾年房價不斷上漲，隨便賣掉兩套，就淨掙了幾百萬；拿著這幾百萬和初始資本再買兩套新的房子，三五年後房價幾乎翻了倍，於是再賣掉，淨掙了上千萬；再投資房地產.....。資本很容易地就能滾雪球似的「錢生錢」。十年後同學聚會，你做地鐵去了，你的同學開著豪車去了，並且說這一桌我全買單，大家可以一起再洗個桑拿。你恨恨地咬著牙根，最後還是忍了，因為你將來可能還想借上同學的光。不過自己心中總是在想：為什麼世界這麼不公平；為什麼你當年學習那麼好，大家都誇，結果混得還不如門門掛科的同學；為什麼這個社會上一個人的成就是由自己的老子決定的，而不是由奮鬥決定的；為什麼......

因為資本增長的速度大於收入增長的速度，也就是說你同學賣房子掙錢的速度要遠遠大於你靠辛勤工作掙錢的速度。而大部分金融學的研究，從某種意義上講就是研究如何讓資本增長的速度——「收益率」、「回報率」、「Return」 ...——變得更快。

獲得諾獎的行為金融學是怎麽一回事？

來源: http://www.iheima.com/zixun/2016/0712/157333.shtml

〇、引子

如果必須從下面兩個選項中做出選擇：

（a） 100%損失3000元

（b） 80%損失4000元；20%概率不損失

你會選哪個？

從經濟學的角度，前者的損失預期是3000，後者的損失預期是3200（4000x80%），顯然前者更優。然而實際情況卻是，大多數人都選擇了後者。其中的差異就來自人性的影響。

我們在這篇文章中就來談談投資中的人性因素，主要以行為金融學中獲得諾貝爾獎的展望理論（Prospect Theory）為基礎。

一、 幾個有趣的小實驗

1.1 你比想象中善變

實踐是檢驗真理的唯一標準。我們先來看三組一共6個實驗。在每個實驗中，實驗者都被提供了兩個選項，必須從中選擇一個。

實驗1

（a）80%的概率得到4000元

（b）100%得到3000元

在所有參與者中，20%的人選擇了（a）而80%的人選擇了（b）。

實驗2

（a）20%的概率得到4000元

（b）25%的概率得到3000元

在所有參與者中，65%的人選擇了（a）而35%的人選擇了（b）。

對實驗1~2的分析

在實驗1中，盡管期望收益更大的是（a）（4000x80%=3200元），但絕大多數參與者更喜歡能一定到手的3000元（b）。

在實驗2中，與實驗1的唯一區別是將選項的確定性減小到之前的1/4，但結果竟然完全相反。大部分選擇（a）的參與者認為，既然兩個選項都不怎麽確定了，那麽（a）顯然比（b）的期望收益要高（4000x20%=800，大於25%x3000=750）。

這組實驗說明，收益為正的選項中，擁有確定性的選項（如實驗1中的（b））給人的主觀價值會大於其真實價值。換言之，在面對正收益時，人們往往更加厭惡風險。

如果選項的結果不是金錢而是某種福利（比如免費旅遊），也可以得到同樣的結論。考慮如下實驗3和4，其中實驗4是實驗3去掉了90%的確定性後得到的。結論和實驗1和2完全一致。

實驗3

（a）50%的概率得到一次包括英格蘭、法國、意大利的三周免費旅遊

（b）確切地（100%）得到一次英格蘭的一周免費旅遊

在所有參與者中，22%的人選擇了（a）而78%的人選擇了（b）。

實驗4

（a）5%的概率得到一次包括英格蘭、法國、意大利的三周免費旅遊

（b）10%的概率得到一次英格蘭的一周免費旅遊

在所有參與者中，67%的人選擇了（a）而33%的人選擇了（b）。

前面的兩組實驗考察了當所有選項都有正期望收益時，結果的確定性對做決策產生的影響。那麽當所有選項的期望收益都為負（即損失）時，又會怎樣的？考察下面的實驗5和6。

實驗5

（a）80%的概率損失4000元

（b）確切地（100%）損失3000元

在所有參與者中，92%的人選擇了（a）而僅有8%的人選擇了（b）。

實驗6

（a）20%的概率損失4000元

（b）25%的概率損失3000元

在所有參與者中，42%的人選擇了（a）而58%的人選擇了（b）。

對實驗5~6的分析

在實驗5中，92%的參與者選擇了（a）。雖然（a）有很高的概率（80%）損失4000元，但絕大多數人仍然覺著它比確定的損失3000元更好（主觀價值更高）。似乎所有人都認為在面對虧損時，運氣會站在自己這一邊。

而當我們從兩個選項中都去掉75%的確定性後（實驗6），人們又似乎“恢複了理智”，選擇了期望虧損相對更低的選項（b）。

這兩個實驗說明，在面對潛在虧損時，人們往往能夠容忍甚至願意承擔更高的風險。

實驗1~6帶給我們的結論：確定性和反射性

以上6個實驗說明了人們在做決策時，格外偏好具備高確定性且收益為正的選項，格外厭惡具備高確定性且收益為負的選項；而當確定性大幅降低後，人們又恢複了理智。

正收益實驗（實驗1~4）和負收益實驗（實驗5~6）說明，當不改變結果的概率而僅改變結果的正負號（盈余變為虧損），人們的選擇將截然相反。這個現象被稱為反射性。

1.2 你比想象中容易被忽悠

簡化是人類進步的核心動力，這就使得人們在面對不同選擇時，往往忽略相同的部分，而專註於不同的部分作為決策的基礎。

然而這種簡化可能導致大相徑庭的結果。實驗7說明了這一點。

實驗7

假設某遊戲由兩個階段組成：

階段一，25%概率晉級下一輪，75%概率被淘汰；

階段二，在兩個選項中進行選擇：

（a）80%的概率得到4000，

（b）100%的概率得到3000。

最有意思的地方來了：參與者必須在遊戲開始前就在（a）和（b）中做出選擇。

由於這個遊戲的特殊規則，參與者（在遊戲開始前）實際上是在以下兩個選項中做決定：

（a’）20%的概率得到4000元

（b’）25%的概率得到3000元

註意，這實際上和實驗2的兩個選項是完全一致的。然而，在這個新實驗中，78%的參與者選擇了（b），這和實驗2的結論完全相反（實驗2中65%的人選擇了（a））。

對實驗7的分析

之所以產生這樣的“矛盾”，是因為在實驗7中，人們忽略掉了遊戲的第一階段（因為該階段對於兩個選項是一樣的），而僅僅根據第二階段的結果來比較兩個選項。而第二階段的選擇相當於實驗1（即得到3000元這個選項是確定的），所以大多數參與者選擇了選項（b）。

這個實驗說明了人們的選擇可以因“對結果的概率的描述不同”而改變。此外，人們的選擇還可以因“對於結果的描述不同”而改變。來看下面的實驗8和9。

實驗8

假設在你現有財富的基礎上，先給你1000塊錢，然後需要你再從下面兩個選項中選擇：

（a）50%的概率再得到1000

（b）100%的概率再得到500

結果表明，16%的人選擇（a），而84%的人選擇（b）。

實驗9

假設在你現有財富的基礎上，先給你2000塊錢，然後需要你再從下面兩個選項中選擇：

（a）50%的概率失去1000

（b）100%的概率失去500

結果表明，69%的人選擇（a），而31%的人選擇（b）。

對實驗8~9的分析

可以看到，大多數人在實驗8中選擇（b），而在實驗9中選擇（a）。這樣的結果並不令人意外。正如前所屬，由確定性和反射性可知，人們在收益前厭惡風險，而在損失前偏好風險（實驗1~6）。

然而，盡管兩個實驗獲得的最終財富（選項（a）都是有50%的概率增加2000元或1000元，而選項（b）都是確定地得到1500元）被設置為完全一致，但實驗結果卻截然相反。這清楚地顯示，參與者忽略了“先得到的錢”這個一致的前提條件，而僅僅是基於後面的選項本身做決定。

這組實驗說明了如下這個非常重要的結論：人在做決策時，不同結果帶給他的主觀價值是取決於這個結果給他的財富帶來的變化，而非其財富的最終狀態。

 

二、行為金融學和展望理論

以上幾個實驗均出自由Daniel Kahneman和Amos Tversky提出的行為金融學中最重要的展望理論（Prospect Theory，又譯作前景理論，Kahneman於2002年因其獲得諾貝爾經濟學獎。Tversky於1996年去世，而諾貝爾獎不追授已逝學者）。

（Daniel Kahneman（左）和Amos Tversky（右））

作為行為經濟學的一個分支，行為金融學研究投資者行為。它認為證券的市場價格並不只由證券內在價值所決定，還在很大程度上受到投資者主體行為的影響，即投資者心理與行為對證券市場的價格決定及其變動具有重大影響。

由於投資品收益的不確定性，投資者事實上都是在風險下做決策（decision-making under risk），這也是行為金融學主要研究內容。在這方面，最著名的模型包括期望效用理論（Expected Utility Theory, Bernoulli 1954）和展望理論（Kahneman and Tverskey 1979）。兩者相較，後者可以解釋所有前者能解釋的現象，但反之則不然。可見，展望理論優於前者。

三、對展望理論的感性認識 

展望理論研究人如何在風險下做決策。

這個問題可以描述為，一個人可能面對著n > 1種不同的選項，每個選項可以有m >= 1種結果，而每個結果有一定的實現概率（註：當某個選項只產生一個結果時，我們說該結果是確定的，即它的實現概率是100%）。當人們面對不同的選項時：

首先評估每個選項中所有可能結果，並據此得到每個選項對於他自己的“主觀價值”；

然後再比較所有選項的“主觀價值”高低；

最後選擇價值最高的那個選項。

展望理論分析的便是人們在風險下為不同選項賦予“主觀價值”背後蘊含的邏輯。

通過我們此前實驗1~9的分析，相信你已經對人如何在風險下做實驗有了一些感性的認識。下面我們就來闡述展望理論的數學模型。它由價值函數和權重函數組成。

四、展望理論的數學模型：價值函數與權重函數

為了做最利於自己的選擇，決策者必須評估每個選項的價值，然後比較不同的選項。每個選項的最終價值（V）由價值函數（v）和權重函數（w）決定。

價值函數以結果的實際價值為自變量，得到的是該結果對於決策者的主觀價值；

權重函數以結果的產生概率為自變量，得到的是這個結果對其所屬選項的影響程度。

為簡化討論，假設選項中有兩個非零的結果（x和y），它們的實現概率分別為（p和q）。則這個選項的價值V(x,p;y,q)可以由如下方程得到：

V(x,p;y,q) = w(p)v(x) + w(q)v(y)

由此可知，為了確定一個選項的價值，必須研究價值函數和權重函數的數學特征。下面一一介紹。

4.1 價值函數

當決策者評估每個選項中的不同結果時，他感受到的是每個結果對他的主觀價值v(x)，而非該結果的真實價值x。主觀價值是選項中不同結果的真實價值的函數，但不等同於真實價值。舉個生活中的例子，假如兩個人都把手放在兩個水溫一樣的盆里，他們感受到的水溫可能因為他們之前接觸過冷的或者熱的物體而截然不同。

展望理論中對於價值函數的刻畫中，另一個非常重要的本質是，價值取決於財富的變化量，而非財富的最終狀態（回顧實驗8和9）。這說明價值的衡量由兩個因素決定：變化的初始狀態（稱作參考點）以及變化的幅度。因為只有定義了參考點之後，才能正確描述一個選項的結果是帶來正收益還是負收益。當參考點在決策過程中發生變化時，一個正收益的結果可能會變成一個負收益的結果，反之亦然。比如下面這兩幅圖，中間小長方形的顏色是一樣的。然而，取決於它邊上的大長方形的深淺，我們可以得到關於中間小長方形深淺的不同的結論。

對於價值函數的形狀，展望理論定性的指出:

當結果為正收益時，價值函數為結果的凹函數；

當結果為負收益時，價值函數為結果的凸函數。

換句話說，對於正收益（負收益）結果，隨著結果本身的增加（減少），結果的變化帶來的邊緣價值逐步減少。

舉個例子，比如將室溫從3度提高到6度，以及從13度提高到16度，二者都是提高了3度，但顯然前者給人的邊緣感受要強於後者。又或者，比如從虧了100變成虧了200，以及從虧了1100到虧了1200，兩者都是多虧損100塊，但顯然前者給人的邊緣感受高於後者。

凹函數的性質表明，對於兩個正收益的結果x1和x2，它們的主觀價值滿足v(x1+x2) < v(x1) + v(x2)；凸函數的性質表明，對於兩個負收益的結果-y1和-y2，它們的主觀價值滿足v(-y1-y2) > v(-y1) + v(-y2)。此外，展望理論認為虧損部分的增長快於收益部分的增長。基於這些特點，可以得到定性的價值函數曲線如圖1所示。

圖1 價值函數

4.2 權重函數

決定每個選項的第二個重要因素是選項中每個結果的權重。權重w(p)是結果的產生概率p的函數，但它不是概率。它衡量的是每個結果對其所在的選項的影響，而非僅僅是該結果發生的可能性。然而特別的，當結果發生的概率為0時，w(0) = 0；當結果發生的概率為1時，w(1) = 1。當0 < p < 1時w(p)是什麽樣呢？

展望理論指出，如果一個結果產生的概率非常小（微乎其微），人們往往容易放大這種可能性，即當p非常小時，w(p) > p。考慮如下實驗10和11。

實驗10

（a）0.1%（百分之0.1，非常小）的概率得到5000元

（b）100%的概率得到5元

在所有參與者中，72%的人選擇了（a）而僅有28%的人選擇了（b）。

實驗11

（a）0.1%（百分之0.1，非常小）的概率損失5000元

（b）100%的概率損失5元

在所有參與者中，17%的人選擇了（a）而83%的人選擇了（b）。

對實驗10~11的分析

實驗10實際上描述了一個生活中非常熟悉的場景。我們平時買彩票就類似這個情況。假設一張彩票是5元錢，而買了彩票後你有千分之一的機會得到5000。這看起來是如此誘人，以至於絕大多數實驗者選擇了（a）。這是因為人們放大了這個千分之一的可能性在評估兩個選項時對選項（a）的作用。

同樣的，在實驗11中，人們也放大了損失5000這件事對應的千分之一的可能性。這就像人們買保險一樣，和損失的5元保險費相比，人們更願意避免千分之一才會發生的損失5000元的事故。因此，二者之間更多的人選擇了（b）。在Markowitz (1952)中也有類似的描述。

盡管對於很小的p有w(p) > p，展望理論指出，對於任意的0 < p < 1，有w(p) + w(1-p) < 1，這個性質稱為次確定性（subcertainty）。這個特性揭示了人們對於不確定事件態度的重要特征，即兩個在發生概率上完全互補的事件（即註定會發生其中某一個）的權重之和小於1。除此之外，展望理論還說明了權重函數滿足次比例性（subproportionality）和次可加性（subadditive）。這里不詳細論述。基於權重函數的特點，展望理論給出它的定性圖形如圖2所示。註意，該函數在概率p為0和1的時候是不連續的，是突變的。

圖2 權重函數

由圖2可知，權重函數是非線性的，而且當0 < p < 1時它是凸函數。這說明結果概率的增量帶給人們的邊緣權重增量隨著概率本身的增大而增大。這可以理解為人們對確定性的一種追逐。比如在俄羅斯輪盤賭（Russian roulette），我們有機會花錢來從左輪手槍中減少一發子彈。在這種情況下，根據槍膛中剩余子彈數目的不同，人們願意花不同的價錢。顯然把子彈從2顆減少到1顆比把子彈從4顆減少到3顆會讓人願意出更多的價錢。在前者中，我們把結果（不被擊中）的概率從4/6提高到了5/6；而在後者中，我們把結果的概率從2/6提高到了3/6。雖然都是提高了1/6，但顯然前者的吸引力大於後者。這顯示了w(p)的凸性。如果僅剩余1顆子彈而我們可以通過花錢來把它去掉的話（把不被擊中的概率提升到1），那麽無論出多少價都是值得的。這既說明了w(p)在p = 1時的突變，又說明了確定性可以顯著提升人們的決策權重（如同本文開篇的幾個實驗中展示的那樣）。

了解了價值函數和權重函數的定性特性後，我們便可以利用展望理論做決策了。

五、用展望理論解釋身邊的例子

考慮幾個假想的例子。假如上市公司要進行消息發布，在下面的每個情境中，上市公司應該一起發布還是分開發布呢？

情景1：有兩個好消息要發布

情景2：有兩個壞消息要發布

情景3：有一個大大的好消息和一個小小的壞消息

情景4：有一個大大的壞消息和一個小小的好消息

根據展望理論中價值函數的特性，不難得出結論。

情景1：假設兩個消息的正結果價值為x和y，因為v(x) + v(y) > v(x+y)，該公司應該分開發布好消息。

情景2：假設兩個消息的負結果價值為-x和-y，因為v(-x) + v(-y) < v(-x-y)，該公司應該一起發布壞消息。

情景3：假設好、壞消息的結果價值為x和-y且x>y，因為v(x) + v(-y) < v(x-y)，該公司應該一起發布。

情景4：假設好、壞消息的結果價值為x和-y且x<y，因為v(x) + v(-y) > v(x-y)，該公司應該分開發布。

六、最後，看不懂大函數也沒關系，幾句話簡單總結一下 

我們更在乎財富的變化而不是財富的絕對水平；

虧損對我們的傷害要強於盈利帶給我們的滿足感。

我們對擁有確定性的選項毫無抵抗力；

只有在不那麽確定的時候才會用腦子。

如果能獲取收益，我們都是膽小鬼，認為自己運氣比別人差；

如果要承擔損失，我們都是賭徒，認為自己運氣比別人都好。

面對極小概率的事件，我們傾向於放大它的影響；

面對極大概率的事件，我們傾向於放大它的影響。

我們在選擇的時候會忽略掉相同的條件，僅關註不同的部分；

這會讓我們更容易被忽悠，當然也可以活學活用去忽悠別人。

參考文獻

Bernoulli, D. (Originally published in 1738) translated by L. Sommer (1954). Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk. Econometrica, 22(1), 22–36 

Kahneman, D. and A. Tversky (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263–291

Markowitz, H (1952). The Utility of Wealth. Journal of Political Economy, 60, 151–158

Tversky, A (1972). Elimination by Aspects: A Theory of Choice. Psychological Review, 79, 281–299

Tversky, A. and D. Kahneman (1992). Advances in Prospect Theory: Cumulative Representation of Uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 5(4), 297–323